一、决策树
决策树的原理
决策树（Decision Tree），它是一种以树形数据结构来展示决策规则和分类结果的模型，作为一种归纳学习算法，其重点是将看似无序、杂乱的已知数据，通过某种技术手段将它们转化成可以预测未知数据的树状模型，每一条从根结点（对最终分类结果贡献最大的属性）到叶子结点（最终分类结果）的路径都代表一条决策的规则。
原理如图：
决策树的实现：
- 特征选择：根据某个评价指标（如信息增益、基尼指数等），选择最佳的特征作为当前节点的划分特征。（即哪个特征带来最多的信息变化幅度，就选择哪一个特征来分类）
- 划分数据集：根据选择的特征，将数据集划分成多个子集，每个子集对应一个分支。对于离散特征，可以根据特征值的不同进行划分；对于连续特征，可以选择一个阈值进行划分。
- 递归构建子树：对每个子集递归地构建子树，直到所有子集被正确分类或满足终止条件。常见的终止条件有：达到最大深度、样本数量小于阈值、节点中的样本属于同一类别等。
- 避免过拟合：对决策树进行剪枝处理。剪枝可以分为前剪枝和后剪枝： 前剪枝是在构建树的过程中进行剪枝，通过设定一个阈值，信息熵减小的数量小于这个值则停止创建分支；后剪枝则是在决策树构建完成后，对节点检查其信息熵的增益来判断是否进行剪枝。还可以通过控制决策树的最大深度（max_depth）
决策树的优点：
- 决策树易于理解和实现，人们在在学习过程中不需要使用者了解很多的背景知识，这同时是它的能够直接体现数据的特点，只要通过解释后都有能力去理解决策树所表达的意义
- 对于决策树，数据的准备往往是简单或者是不必要的，而且能够同时处理数据型和常规型属性，在相对短的时间内能够对大型数据源做出可行且效果良好的结果
- 易于通过静态测试来对模型进行评测，可以测定模型可信度；如果给定一个观察的模型，那么根据所产生的决策树很容易推出相应的逻辑表达式
决策树的缺点：
- 对连续性的字段比较难预测
- 对有时间顺序的数据，需要很多预处理的工作
- 当类别太多时，错误可能就会增加的比较快
- 一般的算法分类的时候，只是根据一个字段来分类
二、随机森林
随机森林的原理
将多个决策树结合在一起，每次数据集是随机有放回的选出，同时随机选出部分特征作为输入，所以该算法被称为随机森林算法。可以看到随机森林算法是以决策树为估计器的Bagging算法。算法的具体步骤为：假设有一个大小为 N 的训练数据集，每次从该数据集中有放回的取选出大小为 M 的子数据集，一共选 K 次，根据这 K 个子数据集，训练学习出 K 个模型。当要预测的时候，使用这 K 个模型进行预测，再通过取平均值或者多数分类的方式，得到最后的预测结果。
使用Bagging算法能降低过拟合的情况，从而带来了更好的性能。单个决策树对训练集的噪声非常敏感，但通过Bagging算法降低了训练出的多颗决策树之间关联性，有效缓解了上述问题。
随机森林的优点：
- 对于很多种资料，它可以产生高准确度的分类器
- 它可以处理大量的输入变数
- 它可以在决定类别时，评估变数的重要性
- 在建造森林时，它可以在内部对于一般化后的误差产生不偏差的估计
- 它包含一个好方法可以估计遗失的资料，并且，如果有很大一部分的资料遗失，仍可以维持准确度
- 对于不平衡的分类资料集来说，它可以平衡误差
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学习过程是很快速的
随机森林的缺点：
- 牺牲了决策树的可解释性
- 在某些噪音较大的分类或回归问题上会过拟合
- 在多个分类变量的问题中，随机森林可能无法提高基学习器的准确性
总结：
总之，决策树和随机森林都是基于树结构的机器学习算法，具有可解释性和特征选择的能力。随机森林是多个决策树的集成模型，引入了随机性并通过投票或平均来得出最终预测结果，可以有效降低噪声干扰，提高模型的准确性与稳定性，但是增加了计算量。